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人工智能-Python的自然语言处理视频课程

33课时

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本套课程是针对人工智能领域--自然语言理解的视频讲解,介绍了python语言对自然语言处理的工具包以及自然语言处理的方法使用。本套课程真对具有python编程基础的同学,在有python编程的基础上学习本套视频课程,会比较轻松的掌握python对自然语言处理的过程以及使用的方法,成为NLP工程。
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深度学习框架Caffe视频教程(windows版本演示 linux下也适用)

24课时

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深度学习相对于计算机视觉而言,属于入门很难的,需要一个有经验的科研团队来带,当然,大部分人都没有这个条件,而我作为一个深度学习技术一线的研究人员,希望将这个技术介绍给各位感兴趣的同学们,一个帮你们节省入门时间以及正确入门;另一个是让你们学到足够的基本技能以便开展项目。
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从零开始的OpenCV实战视频课程(答题卡识别)

15课时

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一步一步,手把手地介绍包括环境搭建,算法分析,200块钱以内的硬件环境选购和搭建,基于MFC的视频采集和图像处理软件框架的搭建,软件的打包、加密和分发等相关内容。目能够使开发者能够形成开发一个完整图像处理项目的能力;并且培养分析问题、解决问题的意识。
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0 to 1 高频算法面试题

98课时

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①学习处理常见的数据结构,如:线性结构、树结构、图形结构和动态规划; ②掌握顶级互联网公司最常见技术面试题的解答思路和解题代码; ③学会分析和解决算法和数据结构面试题的万能模板,今后遇到新问题也可以迎刃而解; 不仅解决常见算法问题,也能学会处理特殊情况; 增强对优化算法能力的信心。
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深度学习原理与tensorflow实战视频教程

9课时

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了解深度学习基本原理,基本学习器,并且可以使用tensorflow,搭建相关深度学习网络架构,完成训练。
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Python从小白到大牛:项目实战1:网络爬虫与抓取股票数据

11课时

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掌握Python网络爬虫
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Tensorflow零基础入门课程

28课时

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从程序员的独特视野出发,让没有任何机器学习与深度学理论基础的应用开发者轻松入门深度学习框架tensorflow,学会使用tensorflow实现线性回归、逻辑回归、二元分类预测、人工神经网络、BP算法与梯度下降,卷积神经网络,手写数字识别与应用,验证码识别训练与应用等,为后续学习打下良好基础!
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无人驾驶入门九讲视频课程

9课时

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掌握无人驾驶算法端:感知,识别,检测,路径规划,决策等知识。了解软硬件尝试,了解高精度地图等知识
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人工智能-数学基础视频课程

38课时

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一套数学基础课程,解决所有人工智能中的数学知识点。 同学新需求评论地址:http://blog.51cto.com/12133258/2043717 本套课程的优质服务: 1.免费的提出新需求。 2.免费观看新增的章节。 3.不断更新精益求精。
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OpenCV图像拼接(pipeline)原理解析和分模块实现视频课程

16课时

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分享关于图像拼接的经验和代码,逐过程剖析图像拼接的各个过程,并且编码试下,为深入理解OpenCV Stitching PipeLine,并进一步编写大型图像拼接项目打下坚实基础。
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OpenCV特征点提取和运用视频课程

12课时

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本门课程主要讲述特征点是什么?有什么作用?在OpenCV中和在实际项目中如何获得特征点?如果运用特征点解决实际问题。 希望达到的结果是:使得学习者对于主流特征提取算法和模型有一定认识;对于如何在OpenCV中使用这些方法熟练掌握;对于如何基于特征点提取解决实际问题产生自己的思路。
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OpenCV Python零基础入门视频教程

21课时

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让零基础完全不懂OpenCV与图像处理的初学者,初步掌握图像处理与OpenCV基本知识;掌握OpenCV Python基础API与Numpy包中关于Scalar部分的数据处理内容。 为进一步学习打下良好基础。
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验证码识别 深度学习视频课程

9课时

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基于深度学习框架caffe的验证码识别-项目视频课程,摆脱传统字符分割方法或者OCR识别,而基于深度学习技术实现,获得了极好的效果(在我们的验证码中达到了100%的识别率),学员学完本课程,将能够独立进行验证码识别项目开发,或者汽车牌照识别项目的开发。
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OpenCV图像处理视频课程

35课时

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帮助应用开发人员避开学习图像处理时大量繁琐数学公式、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、帮助大家通过OpenCV学习掌握相关图像处理知识,做一个快速的图像处理应用开发者,在工业4.0时代增加自身价值,掌握图像处理相关知识与OpenCV开发技能。
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从零开始学习机器学习系列视频课程

56课时

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为了解决同学们没有大块的时间去线下报培训班学习、学习价格昂贵以及没有好办法系统的学习机器学习知识的问题,从今天开始,老师给大家带来一门从零开始学习机器学习的课程。宗旨就是让大家能够快速、低价、系统的学会机器学习的课程,成为机器学习大军中的一员。
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OpenCV3.3深度神经网络(DNN)模块-应用视频教程

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帮助OpenCV开发人员更好的理解与掌握深度神经网络(DNN)模块应用开发,提升解决问题能力,认真学完课程,有能力更好完成图像分类、对象检测、视频跟踪等应用需求、提升个人能力与口碑。学会在OpenCV中使用预训练的深度学习模型,开发相关应用。
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《Tensorflow基础快速入门》课程的目的是帮助广大的深度学习爱好者,逐层深入,步步精通当下最流行的深度学习框架Tensorflow。该课程包含Tensorflow运行原理,Tensor上面常见的操作,常见API的使用,公式推导,Tensorboard,张量形状变换,张量上的数据操作,算术操作
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ANDROID图像处理(QT+OpenCV)实战演练视频课程

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一步一步,手把手地介绍包括环境搭建,算法分析,基于QT的视频采集和图像处理软件框架的实现,如何加速现有算法,并且最终实现基于嵌入式平台的特征点识别项目。目能够使开发者能够形成开发一个完整嵌入式图像处理项目开发能力;并且培养分析问题、解决问题的意识。
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学会opencv视频编辑处理接口,能够理解阅读接口的源码,学会利用opencv开发视频和摄像机录制、播放和播放进度控制,多视频图像合并、多视频融合、剪切。学会调整视频的各种图像参数和算法,学会使用qt开发出跨平台视频编辑器界面并能与opencv高效结合。学会ffmpeg工具抽取剪切音频并与视频合并。
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